Fossil Fuel-Based versus Electric Vehicles: A Volatility Spillover Perspective Regarding the Environment
Notice bibliographique
Résumé
Due to environmental concerns, electric vehicles (EVs) are gaining traction over fossil fuel-based vehicles. For electronic devices, including vehicles, copper is the key material used for building. This situation draws attention to the impact of copper prices, crude oil prices, and exchange rates on the economic viability of using EVs over fossil fuels. We use the volatility spillover effect (VSE) to determine the financial viability of these two types of vehicles in the context of environmental issues. Daily data on copper prices, crude oil, exchange rate, and the BSE100 ESG (“Bombay Stock Exchange 100 Environmental, Social and Governance”) index are taken from 1 November 2017 to 20 September 2022. Two popular multivariate GARCH (“Multivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity”) family models, i.e., the BEKK (“Baba–Engle–Kraft–Kroner”)-GARCH (BG) and DCC (“Dynamic Conditional Correlation”)-GARCH (DG) models, are utilized to find volatility connections between these variables. These are appropriate GARCH models to observe the volatility dependence of one market on another market. It is found that there exist volatility effects of copper and exchange rate on the S&P BSE100 ESG Equity Index Price, which we will refer to here as ESG. However, crude oil is found to be insignificant for ESG. The novelty of this study is in the use of volatility spillover to determine economic viability. The volatility effects of copper prices are positive for ESG in the short run and negative for long-term volatility. The exchange rate has a positive volatility effect on ESG in the long run. Surprisingly, we find that EVs are technologically better than fossil fuel-based vehicles as a possible sustainable energy source. We observe studies that have raised similar concerns about EVs’ lack of business sense compared to fossil fuels. However, using VSE to explore financial viability offers a fresh perspective. Based on the findings of the current study, it is recommended that policymakers and researchers revisit their support for EVs as an alternate and sustainable source of energy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».